| No | 200482 |
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| 標題（和） | ［ポスター講演］カーネルLMSアルゴリズムに基づく特徴量を用いた煙草の煙の検出 |
| 標題（英） | [Poster Presentation] Cigarette Smoke Detection Using Feature Values Based on The Kernel LMS Algorithm |
| 研究会名（和） | 信号処理, 回路とシステム, 通信方式 |
| 研究会名（英） | Signal Processing, Circuits and Systems, Communication Systems |
| 開催年月日 | 2010-03-01 |
| 終了年月日 | 2010-03-02 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CAS2009-125, SIP2009-170, CS2009-120 |
| 抄録（和） | 撮像装置によって得た画像から，画像認識を用いて煙草の煙を検出する手法のための特徴量に関して検討する．\r\n本稿では，時系列画像のある予測対象画素を，その周辺画素と非線形予測係数の非線形荷重和によってモデリングすることを提案する．\r\n予測係数の更新において，予測係数の振る舞いに，煙とその他の物体の間で違いがある．\r\nこの予測係数の振る舞いを定量的に観測し，煙検出のための特徴量として用いる．\r\n認識実験では，煙とそれ以外の領域における，予測係数の振る舞いについて検討する．\r\nまた，提案した複数の特徴量の中で最も認識率の高くなる組み合わせについて検討する． |
| 抄録（英） | We study feature values for the detection of smoke using image recognition.\r\nIn this paper, we propose to carry out the modeling of the pixel for prediction with a time image sqeuqnce by non-linear weighted sum of neighboring pixels and prediction coefficients.\r\nIn the update of the prediction coefficients in this model for this modeling, we show that there is difference between smoke and other objects in behavior of prediction coefficients.\r\nWe apply these observation as feature values to the smoke dection.\r\nThen, by simulation, we show a difference between smoke and other objects in terms of the variation of the prediction coefficients.\r\nIn addition, we find the best combination of these feature values. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.109, No.434,435,436 |
| ページ開始 | 247 |
| ページ終了 | 248 |
| キーワード（和） | 画像認識,適応アルゴリズム,機械学習,特徴選択 |
| キーワード（英） | image recognition,adaptive algorithm,machine learning,feature selection |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 岩本健太郎 |
| 著者（ヨミ） | イワモト ケンタロウ |
| 著者（英） | Kentaro Iwamoto |
| 所属機関（和） | 東京農工大学 |
| 所属機関（英） | Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 著者（和） | 田中聡久 |
| 著者（ヨミ） | タナカ トシヒサ |
| 著者（英） | Toshihisa Tanaka |
| 所属機関（和） | 東京農工大学 |
| 所属機関（英） | Tokyo University of Agriculture and Technology |